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Bootstrap for integer-valued GARCH(p, q) processes

机译：用于整数value garch（p，q）流程的引导程序

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We consider integerâ€valued processes with a linear or nonlinear generalized autoregressive conditional heteroscedastic models structure, where the count variables given the past follow a Poisson distribution. We show that a contraction condition imposed on the intensity function yields a contraction property of the Markov kernel of the process. This allows almost effortless proofs of the existence and uniqueness of a stationary distribution as well as of absolute regularity of the count process. As our main result, we construct a coupling of the original process and a modelâ€based bootstrap counterpart. Using a contraction property of the Markov kernel of the coupled process we obtain bootstrap consistency for different types of statistics.
机译：我们考虑具有线性或非线性通用自回归条件异源模型结构的整数的流程，其中给出了过去的计数变量遵循泊松分布。 我们表明对强度函数施加的收缩条件产生了该过程的马尔可夫内核的收缩性。 这几乎允许静止分布的存在和唯一性的毫无努力的证据以及计数过程的绝对规律性。 作为我们的主要结果，我们构建了原始过程的耦合和基于模型的引导对应物。 使用耦合过程的马尔可夫内核的收缩属性，我们获得不同类型的统计数据的引导一致性。

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